“IT時代是建立企業與企業、人與人之間的鏈接，DT是解決你的決策，你的決策是基于數據的，使用機器來代替、輔助你進行決策。這是十年到二十年發展的一個趨勢。” ——因果樹創始人騰放

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AlphaGo讓我們領略的人工智能的能力，伴隨著廉價的計算能力、大量的數據和更深層次的算法，人工智能迅速發展，甚至有觀點認為人工智能將會取代人類的工作，例如司機、秘書、翻譯、客服、導游等。雖然目前人工智能取代人類還不太可能發生，但人工智能正在不斷地提高人工效率。獲得高盛投資的Kensho就是一個例子，Kensho公司從事金融領域的人工智能，通過大規模數據處理分析平臺，快速、大量的進行各種數據處理分析工作，為客戶提供投資支持。股權投融資平臺因果樹也推出了投資機器人，通過人工智能的方式提升一級市場投資效率。

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因果樹投資機器人“超新星”今年上半年2月3日上線，每周推薦10個具有潛力的創業公司。據了解2015年上半年B輪前有融資項目有1296個，下半年再融資項目159個，因果樹投資機器人預測下半年有186個項目得到融資，實際融資的有39個，預測準確率是21%。因果樹是如何做到的？帶著這一問題，拓撲社對因果樹創始人滕放進行了專訪。

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大數據+人工智能助力，幫助投資人更高效投資

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因果樹想要做的事情分為三部分，首先是對碎片化信息的收集、整理、分析，因果樹通過機器爬蟲抓取全網的互聯網公司信息以及合作伙伴提供的信息。參考指標包括下載量、流量、團隊背景、媒體曝光、搜索熱度、招聘信息、社交媒體關注度、評論等等，建立投融資信息數據庫。因果樹數據庫中收集了全網13萬家創業項目，通過人工智能的方式按照標簽對創業公司進行分類，并將這些創業項目的全部信息在其所在行業中進行比對、打分、排名。通過機器代替人工的方式，減輕投資人、分析師的工作量。

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“現在很多投資機構都是找很多非常優秀的年輕人，美國也一樣，去網上搜信息，excel表弄一堆，有什么意義，不如讓機器，兩分鐘就搜完了。你應該做的是更高維度的決策，基于這個信息我到底該投不該投。”滕放說。據介紹，因果樹投資機器人的水平相當于3-4年投資經驗的投資經理的水平。

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滕放表示因果樹并不是要取代投資經理。因果樹類似于垂直領域的搜索引擎，但是這個引擎只是告訴你結果，數據模型的搭建，包括對VC行業的理解，這其中都離不開人的判斷。優秀的投資機構和投資經理所做的事情，比如注入資源、長期規劃也是機器不能替代的。

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滕放認為人腦的缺陷是不擅長處理很多維度的信息，“為什么投資看人，因為只有人你能看懂，別的你看不懂。那些信息你看不到處理不了。但我現在告訴你除了看人你還可以看這個，這就是機器學習的優勢。”

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股權眾籌不是商業模式，科技金融是未來趨勢

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在做好數據之后，因果樹通過建模預測可能被投資的創業公司，讓用戶能夠消費信息。最后通過提供金融產品，形成交易的閉環。讓用戶除了能夠消費信息之外，還能消費金融產品。

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股權眾籌曾經是因果樹主要方向，而滕放現在的觀點是股權眾籌不是一種商業模式，而是一種交易結構：“股權眾籌誰都可以做，這種交易結構像一種工具一樣誰都可以做。它沒有解決核心的問題。股權眾籌不是一個行業，他能解決風險投資行業的一部分問題，它能把投資人的門檻降低，信息壁壘問題，但它沒有解決其他問題，我們現在解決的是我們認為更重要的問題，信息披露，風險定價，交易體系的建立，這是風險投資市場的一個大的問題?！?/span>

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除股權眾籌之外，因果樹未來會推出更多的金融產品，通過金融產品，形成閉環。方向包括風險投資估值體系的建立、企業征信等等?！爱斊髽I的數據積累到一定程度。我可以近似相當于企業的征信，比如你上市上三板，你沒有估值的體系，那我告訴你我從你誕生的第一天我就給你每天打點，你成長曲線怎么樣，你跟競品什么關系，速度快還是慢，這時候你就有一個估值參考?；蛘咩y行根據你的數據，發一個信用貸款。”

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因果樹采用基礎產品免費，增值產品收費和交易進行營利。目前因果樹主要做的是基礎數據和預測的部分，估值模型和交易的結構是后面要做的事情。

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滕放曾擔任紐約科技創新公司TxVia的金融總監，TxVia在2012年被Google收購，滕放加入Google，擔任商務開發經理，從事戰略規劃、商務開發、金融管理和產品管理等工作。滕放認為在機器學習、人工智能領域，中國和國外是同一水平。談及中美差異，滕放表示美國的投融資數據庫的問題在于我靠賣報告可以活中國靠賣報告活不下去。在中國賣報告會有天花板，因為中國人不愿意付錢，美國的投融資數據庫是可以，所以它不會做C端的東西，他不會去疊加更多的業務場景去實現變現，而Crunchbase這類數據庫只是在信息展示層面上做，沒有把它模型化，去提供結論。

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因果樹2014年12月成立，2015年9月下旬完成了數千萬元A輪融資，領投機構為天風證券直投子公司天風天睿。